适合先看哪些数据？
研究危地马拉时，通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断危地马拉的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
危地马拉：甲烷（CH₄）排放总量，不包括土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）（百万吨二氧化碳当量）
Guatemala：Methane (CH4) emissions (total) excluding LULUCF (Mt CO2e)
下载数据指标代码：EN.GHG.CH4.MT.CE.AR5 | 国家/经济体代码：GTM
趋势图表
趋势解读
危地马拉的Methane (CH4) emissions (total) excluding LULUCF (Mt CO2e)在1970年至2024年有55个有效观测值。长期看，最新值较起点变化13.5（约+287.8%）；最近五个有效年份整体呈上升。
数据一览
危地马拉：甲烷（CH₄）排放总量，不包括土地利用、土地利用变化及林业（LULUCF）（百万吨二氧化碳当量）历年数据
单位：Mt CO2eq
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 18.2 |
| 2023 | 18.0 |
| 2022 | 17.8 |
| 2021 | 17.3 |
| 2020 | 16.9 |
| 2019 | 16.5 |
| 2018 | 16.0 |
| 2017 | 15.7 |
| 2016 | 15.3 |
| 2015 | 14.9 |
| 2014 | 14.4 |
| 2013 | 13.9 |
| 2012 | 13.5 |
| 2011 | 13.2 |
| 2010 | 13.0 |
| 2009 | 12.6 |
| 2008 | 12.1 |
| 2007 | 11.6 |
| 2006 | 11.1 |
| 2005 | 10.8 |
| 2004 | 10.5 |
| 2003 | 10.0 |
| 2002 | 10.2 |
| 2001 | 9.62 |
| 2000 | 9.31 |
| 1999 | 9.27 |
| 1998 | 8.82 |
| 1997 | 8.65 |
| 1996 | 8.43 |
| 1995 | 8.30 |
| 1994 | 8.14 |
| 1993 | 8.20 |
| 1992 | 7.87 |
| 1991 | 7.49 |
| 1990 | 7.30 |
| 1989 | 7.15 |
| 1988 | 7.06 |
| 1987 | 6.86 |
| 1986 | 6.76 |
| 1985 | 6.73 |
| 1984 | 6.63 |
| 1983 | 6.71 |
| 1982 | 6.27 |
| 1981 | 6.34 |
| 1980 | 6.10 |
| 1979 | 5.71 |
| 1978 | 5.52 |
| 1977 | 5.35 |
| 1976 | 5.05 |
| 1975 | 5.34 |
| 1974 | 5.24 |
| 1973 | 5.38 |
| 1972 | 5.37 |
| 1971 | 5.07 |
| 1970 | 4.69 |
指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
A measure of annual emissions of methane (CH4), one of the six Kyoto greenhouse gases (GHG), from the agriculture, energy, waste, and industrial sectors, excluding LULUCF.. The measure is standardized to carbon dioxide equivalent values using the Global Warming Potential (GWP) factors of IPCC's 5th Assessment Report (AR5).
可供参考的中文翻译：衡量农业、能源、废弃物和工业部门每年甲烷（CH₄）排放量的指标，甲烷是《京都议定书》六种温室气体之一，不包括LULUCF。排放量使用政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告（AR5）的全球增温潜势（GWP）系数折算为二氧化碳当量。
数据口径与风险提示
- 本指标不包括LULUCF排放，而LULUCF既是重要排放源又是碳汇，遗漏可能影响总体排放评估的完整性
- 农业源甲烷（如水稻种植、畜禽肠发酵）和能源源甲烷（如煤炭开采、天然气泄漏）对气候变化的影响机制和减排路径不同
- 不同国家的数据质量和统计口径存在差异，发展中国家可能存在更大的测量不确定性
- IPCC GWP系数将甲烷折算为CO₂当量，但甲烷大气寿命短于CO₂，不同时段的等效性需结合关注目的审慎使用
- 跨国家比较时应考虑农业结构差异（水稻种植比例、畜禽存栏量）以及能源结构差异（煤炭依赖度、天然气基础设施覆盖）
- 历史序列中排放因子和数据来源可能发生过调整，跨年份比较需注意方法一致性
- 本指标为总排放量而非人均排放，高排放可能反映较大的经济体量或农业规模，不宜直接解读为环境绩效好坏
- 本指标报告的是排放量而非排放效率（如单位GDP排放），需结合经济指标综合评估
危地马拉WDI数据常见问题
数据覆盖如何理解？
当前构建中，危地马拉最新有值年份为 - 年，最新年份有值指标数为 0，覆盖年份范围为 --- 年，数据总体缺失率约 0%。这意味着不同指标的可用年份并不完全一致，下载长面板后需要先检查缺失值再设定样本区间。
论文和课程作业怎么用？
危地马拉 WDI 数据适合用于宏观经济描述、国家画像、时间序列趋势、跨国比较和变量筛选。若用于回归分析，应优先统一年份、单位和价格口径，并记录数据下载日期；若用于课堂报告，可以围绕一组核心变量解释危地马拉与全球或同地区国家的差异。
有哪些使用风险？
该页面对应国家样本，可用于与其他国家进行横向比较。 WDI 会随来源机构修订历史数据，且现价美元、购买力平价、不变价、本币、百分比和人均口径含义不同。正式引用时不要只看数值大小，还要核对指标定义、单位、最新更新时间和来源机构。
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